无人驾驶出租车和智能汽车安全性
适用无人驾驶出租车和智能汽车的全栈式综合安全系统。
概览
从云端到汽车的智能汽车安全性
NVIDIA Halos 是适用于智能汽车的全栈式综合安全系统，可通过各种安全层加速安全无人驾驶出租车的开发和部署。它基于 TÜV SÜD 认证的开发流程构建，支持在整个车辆生命周期中进行验证。
平台安全将 NVIDIA Hyperion 的冗余架构与 NVIDIA DRIVE AGX™ 硬件保护机制相结合。NVIDIA Halos OS 提供系统软件安全性，同时算法安全将 NVIDIA Alpamayo™ AI 驾驶模型与独立安全检查相结合。生态系统安全通过 NVIDIA Halos SAFE 基于仿真的评估以及符合协议标准的测试，进一步扩展了验证范围。NVIDIA Halos AI 系统检测实验室验证合作伙伴与 Halos 安全要素的集成，并提供检测报告和证书，为独立的系统认证提供支持。
亮点
智能汽车安全性领先优势
NVIDIA Halos 是我们在智能汽车安全领域持续投资所取得的成果，从研究到工程再到积极遵守国际安全标准，均已通过独立第三方评估机构的验证。
技术
为安全而打造，为信任而设计
随着智能汽车公司向基于 AI 的端到端架构过渡，NVIDIA Halos 提供了关键的安全基础，可确保系统级可靠性和辅助驾驶系统的迭代改进。这包括将经过第三方评估的硬件、软件和流程与一系列算法架构和验证工作流集成在一起。
优势
全面的智能汽车安全系统
NVIDIA Halos 有助于确保 AI 驱动的辅助驾驶系统安全可靠。合作伙伴可以利用 NVIDIA 在 AI 安全方面的投资来加速开发并提高智能汽车的可靠性。NVIDIA Halos 还向开发者开放，支持采用或定制安全元素，以推动实现打造安全可靠的智能汽车技术的共同使命。
设计时、部署时和验证时护栏将共同作用，将安全性和可解释性融入多个技术层次，包括平台安全性、AI 算法安全性和生态系统安全性。
顶层 NVIDIA Halos 组件为 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室，可帮助客户和生态系统合作伙伴验证其产品与 Halos 组件的安全集成。该实验室是全球首个获得美国国家标准学会国家认证委员会 (ANAB) 认证的 AI 功能安全计划。
用例
全栈式综合安全系统
NVIDIA Halos 集成了基础模型和多样化算法堆栈，将传统模型和基于 AI 的端到端模型相结合，以向 AI 驱动的辅助驾驶架构转变的过程中提高系统级安全性。
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平台安全性
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Halos OS
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算法安全性
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生态系统安全性
平台安全性
辅助驾驶系统的坚实基础包括：
- 专为安全而设计的系统级芯片 (SoC)，内置数百种安全机制。
- NVIDIA Halos OS 通过认证核心软件、安全接口和确定性 AI 护栏，将部署时安全性扩展到车辆软件堆栈。有关完整详细信息，请参阅 Halos OS 选项卡。
- 经过安全评估的基础平台，可提供为各类应用启用安全系统所需的基础安全计算机。
- NVIDIA Hyperion™ 是一个多样化的硬件平台，可在车辆架构中连接 SoC、操作系统和传感器。这使得车辆能够在需要时安全地执行应急计划。
Halos OS
NVIDIA Halos OS 是适用于 AI 驱动型汽车的统一、生产就绪型软件基础，基于三个车载软件层和一个云端基础架构层构建：
- Halos Core 基于 ISO 26262 ASIL D 认证的 DriveOS™ 构建，具有可将安全关键型功能与 AI 工作负载隔离开来的 Hypervisor，以及对 CUDA® 和 TensorRT™ 的安全认证支持。
- Halos SDK 是一个中间件层，具有传感器和车辆抽象、确定性调度和零拷贝进程间通信。
- Halos Applications，基于规则的 AI 安全护栏，包括 NVIDIA DRIVE™ 主动安全堆栈 (自动紧急制动、车道偏离警告、盲点监控、碰撞警告)、世界模型感知，以及对 NVIDIA Alpamayo 端到端模型的支持。
- Halos Workflow 是云端开发基础架构，可将 NVIDIA DGX、NVIDIA Omniverse on OVX™ 和 NVIDIA AGX™ 连接到统一的开发生命周期中。它是 Halos 安全评估框架 (SEF) 的基础，为构建从 L2 ADAS 到 L4 无人驾驶出租车的可信安全案例提供了所需的工具和指南。
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“加入 NVIDIA 的 Halos AI 系统检测实验室，体现了我们致力于提升驾驶安全的承诺。通过将博世全面的内部 ADAS 传感器专业知识与 NVIDIA 的 AI 验证框架相结合，我们正在为安全可靠的 ADAS 解决方案确立新的标准。”
— Dennis Raabe，博世 ADAS 组件高级副总裁
“NVIDIA 与 ANAB 合作开展的最新评估，验证了其能力展示及对国际公认标准的符合性，有助于确保从汽车到机器人等自主机器开发者能够达到功能安全的最高基准。”
— R. Douglas Leonard Jr.，ANAB 执行董事
“我们与 NVIDIA 拥有共同使命，即提升安全、效率和生产力。我们祝贺 NVIDIA 推出 Halos AI 系统检测实验室，该实验室的报告将为我们的认证工作提供宝贵的见解与支持。”
— Thomas Steffens，TÜV Rheinland 认证机构功能安全和网络安全负责人
“我们很高兴看到 NVIDIA 致力于推进自动驾驶汽车安全，并欢迎 NVIDIA Halos 检测实验室为安全相关应用的 AI 进行系统化、全面开发所做的努力。”
— Dominik Strixner，TÜV Rheinland (汽车) 全球汽车和移动功能安全负责人
“UL Solutions 是应用安全科学领域的全球领导者。我们很高兴宣布，拟与 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室合作，为与我们合作进行安全认证的企业统一测试活动与报告。”
— Alex Dadakis，UL Solutions 执行副总裁、首席业务运营与创新官
“我们致力于构建数字信任，并大规模提供严格的 AI 保证。通过认可 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室的检测报告，我们正在支持行业向更透明、更可靠、更安全的 AI 迈进，同时帮助开发者更快、更安全地将创新系统推向市场。”
— Vincent Sabot，CertX 首席执行官
算法安全性
算法 AI 安全性涵盖以下要素：
- 一个辅助驾驶混合堆栈，将模块化堆栈与 NVIDIA Alpamayo 推理 VLA 模型相结合，实现算法 AI 安全。
- 使用 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 平台构建安全辅助驾驶汽车的训练、仿真和验证环境。
- 一个独立的安全数据集，确保根据各种无偏数据对自动驾驶汽车性能进行测试。
生态系统安全性
构建更安全的智能汽车生态系统，包括：
- 通过安全数据飞轮持续改进，该飞轮可在道路环境中不断学习如何扩展运行设计域，以便进行安全部署。
- 将基于物理的多样性传感器仿真无缝集成到现有工作流中，以利用用于辅助驾驶仿真的 NVIDIA Omniverse Blueprint 安全地训练、测试和验证智能汽车。
- 开源数据，如 NVIDIA 物理 AI 数据集，以便完成整个行业的关键安全研究。
- 使用 NVIDIA Halos 系统的合作伙伴越来越多，请查看此处。
认证
由专家评估
对 NVIDIA Halos 相关组件进行独立第三方安全和网络安全评估，证明了 NVIDIA 对智能汽车安全性的长期承诺。
NVIDIA Alpamayo
Alpamayo 专为处理真实世界的场景而设计，通过一系列开放的 VLA 模型、物理 AI 数据集和仿真框架实现基于推理的自主性，从而加速安全的 L4 级自动驾驶产品开发。
合作伙伴
使用 Halos 系统的合作伙伴
全球领先的无人驾驶出租车公司、OEM、行业安全先驱、建图和仿真公司以及软件和传感器供应商正利用 Halos 系统在各个级别提供辅助驾驶安全性。
资源
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后续步骤
重新定义安全自主性
了解前沿 AI、严格的验证框架和全球标准如何塑造智能汽车安全性。
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